בועות יש לא רק בסבון

filter bubbles & echo chambers

מאמר זה מתאר מקרה בוחן להמחשת סינון מידע "בועת פילטר" במדיה החברתית.

אחת הבעיות של "בועת הפילטר" היא שאנחנו כמעט לא רואים סביבנו מידע שנוגד את הערכים שלנו, הסובלנות שלנו למידע כזה פוחתת, ועמה הנכונות לבחון אותו ולאתגר את הדעות הקדומות שלנו. כך למשל קבוצת אנשים שיש לה נטייה פוליטית שונה משלנו, התוצאה  תהיה שניחשף אליה פחות, ונדע פחות על  האידאולוגיה שלה, על הערכים, על התפיסות, שכן הקבוצה מדברת בעיקר עם אנשים שיש להם נטיות פוליטיות דומות.

הרשתות החברתיות מייצרות סוג של אשליה של חיבור למגוון אנשים, דעות ונקודות השקפה שונות, אך זה לא באמת המצב : הפוסטים המוצגים לנו הם חתך קטן ומסוים של דעות. הקבוצות אליהן אנחנו מצטרפים ברשתות החברתיות גורמות לכך שניחשף בעיקר לידיעות שתואמות את התפיסות שלנו ושנאמין להן היות והן הגיעו מ"חברים" שלנו, ובאופן כזה הן משפיעות על דרך החשיבה שלנו.

להלן סיפור קצר כיצד "בועת הפילטר" מסננת ממני מידע בפייסבוק-

חברתי היא פעילה אקטיבית המתנגדת לחיסוני חצבת. אני לעומתה חושבת בדיוק ההיפך. אינני  ומעולם לא הייתי פעילה באף קבוצת פייסבוק או כל רשת חברתית אחרת, המפיצה תכנים נגד חיסונים. לחברתי ולי יש כמה מאות חברים משותפים בפייסבוק, ואנחנו חברות בלא מעט אותן קבוצות עניין. באחת הפעמים בהן ישבנו בבית קפה, גלשנו בפייסבוק בו זמנית, ושמנו לב שאני ראיתי בפיד שלי מודעות ועדכונים בעיקר בנושאי דיור ויוקר המחייה, ואילו היא ראתה  בפיד שלה בעיקר מודעות ותכנים בנושא חיסונים.

דוגמא זו משקפת כיצד האלגוריתמים של פייסבוק מבטיחים שכל משתמש יקבל את החדשות שהוא נוהג לקרוא. שתינו מאד דומות בהרבה דברים, אבל האלגוריתמים של פייסבוק למד את ההתנהגות השונה של כל אחת ברשת, וכל פעילות כזו הופכת לפיסת מידע אותו האלגוריתם מתרגם לתובנות.  זהו טבעם של אלגוריתמים- לבחון את ההתנהגות שלנו ואז לעשות תחזיות בנוגע  לעתיד, כך הם יכולים לנבא מה הסיכוי שנקנה מוצר מסוים? מה הסיכוי שנצביע למתמודד מסוים ?

דוגמא נוספת ל"בועת הפילטר" בעולם הפיזי-

אני מקבלת  חוברת קופונים מהסופר פארם ובה פרסום מבצעים למוצרים ספציפיים, בעוד חברתי מקבלת את אותה חוברת עם קופוני מבצעים אחרים לגמרי. פעם סברתי שכל המבצעים הקיימים הם רק אלה שאני רואה בחוברת, מאוחר יותר הבנתי כי מדובר בשיטת שיווק המבוססת על אסטרטגיית פרסונליזציה, ואני בעצם כלקוחה מפספסת מבצעים אחרים , כי אני לא נחשפת אליהם באותה חוברת.  רק אם אגיע באופן פיזי לחנות איחשף ליתר המוצרים שבמבצע. שיטת סינון זו המציעה לי מוצרים ספציפיים בהנחה, מזכירה קצת את הדוגמא של החוקר טופקי שדיבר על ההבדל בין חנות ספרים פיזית לבין אמזון – בחנות הפיזית על המדף אני איחשף גם לתכנים שלא קשורים  בכלל למה שחיפשתי , בעוד שבאמזון איחשף בעיקר להמלצות של ספרים שהתוכן שלהם דומה. כלומר החשיפה שונה.

מקרה בוחן פרשת "קיימברידג' אנלטיקה" –

'קיימברידג' אנלטיקה ' הייתה חברה בריטית פרטית שנוסדה בשנת 2013 ששילבה כריית נתונים, מסחר בנתונים, ניתוח מידע ואסטרטגיה תקשורתית לצורך השפעה על תהליכי בחירות במדינות ברחבי העולם. החברה מואשמת כי בשנת 2016 הייתה מעורבת בהטיית תוצאות הבחירות במסע הבחירות לנשיאות ארצות הברית של דונלד טראמפ ובקמפיין הברקזיט ליציאת בריטניה מהאיחוד האירופי.

החברה יצרה אפליקציה שמאפיינת משתמשי פייסבוק באמצעות כפתור "אהבתי like " . האפליקציה שאבה את המידע המבוקש מאנשים שבחרו להתקין אותה וגם מחברי פייסבוק שלהם. המידע כלל את הסטטוסים, לייקים ולפעמים גם הודעות פרטיות. באופן הזה החברה שאבה מתוך פייסבוק נתונים אישיים שהיוו בסיס מידע לטירגוט קמפיינים פוליטיים לקהלי יעד שונים בארה"ב.

החברה עשתה שימוש ב- micro-targeting, לעיצוב דעת קהל .היא הפיצה לכל נמען שתומך בטרמאפ  מידע בעדו ומידע שקרי נגד היריבים. כך למשל , טראמפ הידוע כשונא מהגרים, בעיקר מוסלמים ומקסיקנים, הפיץ מסרים התואמים לתוכנית המהגרים שלו,  לכל מי שזוהה על ידי מערכת הסינון האלגוריתמית כשונא מהגרים. מסרים אלו טורגטו בעיקר לקהל המתנדנד, במטרה להשפיע על תפיסת העולם והמציאות שלהם.

'בועת פילטר' (Filter Bubble), בפרשת קיימברידג' אנלגטיקה, ממחישה כיצד המשתמשים התומכים בטראמפ נחשפו למידע שמתאים לדעותיהם האישיות ושמחזקות את אמונותיהם הפרטיות, בעוד שהמסרים של הילרי קלינטון הגיעו בעיקר למשוכנעים, הקהל שתמך בטראמפ, יצר תיבת תהודה גדולה יותר. וזו עוד דוגמא לתוצאה העגומה של אפקט תא ההדהוד (Echo Chamber ) והיא ההתבוננות על העולם מבעד לפריזמה צרה ומעוותת שאינה משקפת את המציאות כפי שהיא באמת.

המודל העסקי של פייסבוק אומר למפרסמים- אנחנו ניתן לכם פילוח יותר מדויק, ומידע יותר ממוקד על משתמשים, ונאפשר לכם למקד את הפרסום שלכם בצורה יותר טובה. הרשת מנצלת את היכולת הטכנולוגית לבנות מידע על כל משתמש בהתאם לדפי פייסבוק להם עשו "לייק", תחומי עניין, מגדר, התנהגות ועוד. גם אתרי אינטרנט כמו גוגל ,מציגים לגולשים מידע בהתאם לנתונים שנאספו בעבר על הגולש כמו מקומו הגאוגרפי, התנהגותו ברשת האינטרנט והיסטוריית חיפושים. כך יוצא שהגולשים נכנעים לסינון זה בעל כורחם ומוצאים עצמם ממודרים מהרבה מידע ותוכן שאמור להיות נגיש לכולם בצורה שווה. כתוצאה מכך מוגבלת הנגישות שלנו למידע חדש ומגוון, שיכול להרחיב את האופקים האישיים שלנו ולפתח אותנו בתור בני אדם. בשורה התחתונה- במקום להביא לריבוי של קולות, לגיוון, במקום לקבל עוד מהשונה, אנחנו מקבלים עוד מהדומה, זה נקרא "בועת הפילטר".

המאמר נכתב במסגרת לימודים בקורס "אינטרנט ומדיה חברתית", תואר שני M.A  בתקשורת פוליטית מאוניברסיטת תל אביב.